Dans l'univers de la data science, les problèmes d'apprentissage avec des données étiquetées (pour lesquelles nous connaissons déjà la variable cible) sont facilement disponibles et accessibles. Leur résolution dépend souvent de leur niveau de difficulté et de la façon avec laquelle nous traitons les données. Dans ce cadre, l'algorithme enseigne à lui-même, pour apprendre à partir des données étiquetées fournies, afin de proposer des solutions pertinentes. Par exemple, la prédiction des clics et la classification des e-mails sont de bons cas de figure, car ils ont une distribution stable et des étiquettes collectées presque chaque jour. Cependant, chaque domaine a ses propres défis d'exploration et d'analyse de données. L'un de ces défis est lorsque nous ne possédons pas de données réelles sur la variable cible, et que malgré cela nous avons une problématique à résoudre. Ces cas sont les problèmes d'apprentissage non supervisés.

Ces problèmes d'apprentissage machine se classent parmi les big problèmes du ML où les données étiquetées sont rares ou même indisponibles. Néanmoins, nous procédons à la création de données personnalisées afin de résoudre les algorithmes de ce type, mais cela reste inefficace. Ce qui nous conduit à des erreurs embarrassantes résultant d’un surentraînement des algorithmes. Les processus actuels de création de ces systèmes d'apprentissage nécessitent un grand effort et des praticiens ayant une connaissance approfondie de l'apprentissage automatique. Cela limite considérablement le nombre de systèmes d'apprentissage automatique pouvant être créés et conduit à une inadéquation entre la demande de systèmes d'apprentissage automatique et la capacité des organisations à les créer. Aujourd’hui, au sein de notre direction au sein d'AXA France et de manière générale, nous pensons que pour répondre à cette demande croissante de systèmes d’apprentissage automatique, nous devons augmenter de manière significative le nombre de personnes capables d’enseigner des machines. Nous estimons que pour atteindre cet objectif, nous devrions rendre le processus d’enseignement des machines facile, rapide et surtout accessible à tous. Étant donné que l'apprentissage automatique repose sur la création des algorithmes et sur l'amélioration de la précision des « enseignants », l'enseignement des machines se concentre précisément sur l'efficacité des « enseignants ». De ce fait, nous considérons que l’enseignement des machines en tant que discipline est un changement de paradigme qui suit et étend les principes du génie logiciel et des langages de programmation. Nous mettons l'accent sur l'interaction de l'enseignant et de l'enseignant avec les données pour proposer des solutions adéquates au besoin et limiter le temps de traitement.

Auteur: 

Namaa GHASSAN

PhD condidat At Faculty of science Ben M'Sik Casablanca.